Nu när ChatGPT har prövats av nästan alla personer i e-handelsbranschen, blir maskininlärning mer och mer normaliserad. Det är också mycket mer tillgängligt för små och medelstora företagsägare.
Vill du förstå vad maskininlärning är och hur det kan användas för att gynna ditt företag? Här är en snabb sammanställning.
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning är en gren av tillämpad datavetenskap som handlar om träning artificiell intelligens att utföra vissa operationer utan att behöva instruktioner i form av algoritmisk kod. På sätt och vis imiterar den mänskligt lärande i en process där AI lär sig vad den ska göra genom försök och misstag med hjälp av en mänsklig operatör.
Tack och lov behöver företag inte bedriva maskininlärning från grunden eftersom det finns dussintals färdiga lösningar på marknaden. Allt du behöver göra är att lägga till lite specifik kunskap utöver deras redan befintliga erfarenhet och använda dem för dina behov.
Fördelar med att använda maskininlärning i e-handel
Maskininlärning kan vara svårt att implementera på ditt företag, men när du gör det har det några fantastiska fördelar att erbjuda. Här är vad maskininlärningslösningar kan göra för din e-handelsverksamhet:
- Kundlojalitet
- Ökade intäkter
- Automatisering av underordnade uppgifter
- Förbättrad analys
ML-lösningar kan ge kundsupport och optimera försäljningen för att driva resultatet uppåt, men den största fördelen med att använda dem är kvalitativ, inte kvantitativ.
Om du använder maskininlärning i analys kan det ge insikter som du kanske inte hittar i data på egen hand. Att hitta korrelationer i försäljnings- och marknadsföringsdata kan leda till kvalitetsförbättringar i ditt förhållningssätt till verksamheten och generera mer intäkter än en enkel optimering någonsin skulle kunna.
Tillämpningar av maskininlärning i e-handel
Maskininlärning kan låta skrämmande för små och medelstora företag eftersom det bara var tillgängligt för stora företag för bara fem år sedan. Det är det inte längre, och du kan använda det effektivt inom dessa områden av ditt företag.
Produktrekommendationer
Ett av de enklaste sätten att implementera lösningar för maskininlärning i din e-handelsbutik är genom produktrekommendationer. Det är ett enkelt sätt att öka intäkterna med upp till 30 % och att implementera det kräver inget mer än att installera en app eller en integration och lära sig att använda den.
Produktrekommendationer är en ganska intuitiv taktik - erbjuda liknande produkter eller produkter som kan komplettera den nuvarande, och kunderna kommer sannolikt att spendera mer. Adidas officiella butik har till exempel tre rekommendationssektioner på produktsidor, en för liknande produkter och två för gratis.
Källa: Adidas
Källa: Adidas
Problemet är att rekommendationen måste vara relevant, annanwise, kommer försäljningen inte att öka. Det är möjligt att lägga till rekommenderade produkter manuellt, men om din butik har hundratals produkter kommer det att vara praktiskt taget omöjligt.
En ML-baserad app kan skanna din butiks försäljningsdata efter varor som ofta köps tillsammans och lägga till dem i det rekommenderade avsnittet. Det är mer exakt än att bara erbjuda rekommendationer baserade på produktkategorier och kommer att öka försäljningen.
Chatbots och virtuella assistenter
Traditionella chatbots är en stor förbättring av kundservice eftersom de tar bort de vanligaste frågorna från dina kundsupportaxlar och låter dem fokusera på de svåra uppgifterna. Men en algoritmisk chatbot är i princip inget annat än en bekväm FAQ-sida som fungerar i en messenger.
Källa: Facebook/Wendy's PH
En algoritmbaserad chatbot kan svara på några av dina meddelanden genom att söka igenom dem och hitta ett nyckelord.
Källa: Facebook/Wendy's PH
Men när det gäller att förstå innehållet i ditt meddelande så fungerar det inte.
En ML-baserad chatbot är en mer sofistikerad programvara eftersom den har naturlig språkbehandling som gör att den kan förstå mänskliga talkommandon istället för att bläddra i menyer. Den har också full tillgång till alla dina policyer och hjälpsidor och kan spara tid för användare att bläddra i dem på egen hand.
Prisoptimering
Korrekt prissättning är en av de svåraste delarna av en e-handelsverksamhet. Du måste förstå marknaden för hundratals produkter åt gången och göra dynamiska förändringar när marknaden förändras för att maximera intäkterna.
Maskininlärning är den perfekta lösningen för denna uppgift eftersom den kan arbeta med enorma mängder marknadsdata och dra slutsatser som kan ta veckor för en människa att dra.
Resultatet är en prismodell som ger rabatter där det behövs och markerar där det är möjligt för att uppnå bästa ROI för din butik.
Supply Chain Management
De två största fördelarna med att implementera artificiell intelligens i supply chain management är automatisering och prognoser.
En ML-baserad lösning kan helt automatisera uppfyllelsen genom att vidarebefordra orderdetaljer till logistiknavet. Vad som är viktigare, med tillräckligt med historisk data kan den förutsäga efterfrågan på vissa produkter eller problem med logistiksystemet.
Det kan till exempel föreslå att du beställer ett visst antal produkter innan du kör en rabatt baserat på tidigare toppar i efterfrågan eller beställer ett nytt utbud av produkter när lagret är lågt baserat på den genomsnittliga leveranstiden från leverantören.
Kundsegmentering
Det finns dussintals variabler i betald reklam och marknadsföring på plats. Det finns en specifik kombination av dessa variabler som ålder, plats, kundbeteende eller intressen som speglar porträttet av en specifik kundgrupp.
Men att hitta vad de är genom att titta på en försäljningsdashboard eller genom att själv kamma igenom databladen är svårt. Maskininlärning gör det snabbare och enklare eftersom det är perfekt för att fånga mönster.
Med en sådan lösning kan du ta reda på vilka typer av kunder som är, segmentera dem och göra dina erbjudanden personliga för att skapa konverteringar.
Spårning av bedrägerier
Eftersom maskininlärning är så bra på att fånga mönster är det ett bra verktyg för förebyggande av bedrägerier i e-handel.
Förebyggande av bedrägerier bygger på att misstänkt beteende upptäcks tidigt. En ML-baserad lösning kan ta reda på att ett köpmönster inte är rätt för kunden eller att betalnings- eller leveransdetaljer inte är i linje med tidigare beteende och meddelar dig om potentiellt missbruk.
Exempel på maskininlärning inom e-handel
Vilka är några framträdande exempel på maskininlärning inom e-handel? Det de flesta har erfarenhet av är Amazons rekommendationssystem. Den bestämmer vilka produkter som ska erbjudas kunder inte bara baserat på deras beteende utan också baserat på beteendet hos kunder som liknar dem i beteende, vilket sparar tid på inlärningskurvan när det kommer till nya kunder.
En annan att människor i dropshipping företag kan vara bekant med är Alibabas Smart Logistics. Det är ett ML-baserat logistiksystem som använder naturlig språkbehandling för att bekräfta leveransadresser och automatiserar uppfyllelsen med dropshipping leverantörer.
Ett maskininlärningssystem som tar big data till en annan nivå är Walmarts Intelligent Retail Lab (IRL). Det är ett system som övervakar kundernas beteende i butiken med ett komplicerat system av kameror och sensorer för att dra slutsatser utifrån det.
Sedan finns det Stitch Fix personliga stylisttjänster som nu körs på AI. Det fungerar med massor av historiska data från mänskliga stylister som ger rekommendationer till kunder och märken
Framtiden för maskininlärning inom e-handel
Maskininlärning och artificiell intelligens är fortfarande i sin linda. Trots att ChatGPT har vunnit enorm popularitet under de få månader som ChatGPT har varit allmänt tillgängligt, är det långt ifrån perfekt. Tekniker som dessa kommer sannolikt att utvecklas snabbt eftersom de används av fler och fler människor och kan förändra hur vi gör e-handel.
Maskininlärning inom e-handel kommer sannolikt att göra detta för branschen:
- Minska beroendet av mänskliga resurser i kundservice
- Skapa chatbotar som ett populärt sätt att interagera med företag
- Öka beroendet av big data för att fatta affärsbeslut eftersom bearbetningen är enklare
- Inför mer potential för anpassning och automatisering av arbetsflöden och webbplatser
- Öka efterfrågan på personalisering inom alla affärsområden
Många av dessa trender finns redan idag.
Slutsats
Maskininlärning inom e-handel är ett kraftfullt verktyg som kan hjälpa alla företag, oavsett hur stort det är och vad dess mål är. Det har blivit lätt att implementera och kan göra din arbetsbörda mycket lättare och förbättra ditt resultat.
Börja implementera maskininlärning i e-handel nu för att utnyttja potentialen i denna teknik inom en snar framtid.
Kommentarer 0 Responses